重庆近12年大气稳定度综合研究

本文严格按国家标准ＧＢ３８４０－８３中稳定度分类法得出重庆近１２年大气稳定度频率，分析了其分布特点，变化规律及其与局地天气、气候的关系。对国家标准中有关日、夜分界、δ取值问题进行了研究，最后用计算级差的方法对重庆沙坪坝站和陈家坪站的稳定度差异进行了讨论，指出用沙坪坝站的资料可以进行陈家坪站区内的大气稳定度评价而不会带来较大误差。     

P-T大气稳定度日夜分界限取值的研究

本文用两种不同日夜分界限统计了成都、重庆的P-T大气稳定度频率。结果表明,两种分界统计大气稳定度频率,不稳定类完全相同;以h=0分界比以h=k_1分界中性频率增加,稳定频率减少,两者频率差值大小与地理位置、气候和天气特征有关;这与理论分析完全符合。通过对比指出,h=0分界的应用有局限性。同时,通过计算表明,实际工作中,太阳赤纬σ每十日取一概略值已足够精确了。     

采样密度对大气稳定度频率的影响

分别以每日２４次、１２次、８次、４次采样密度统计了成都、重庆两地的各类大气稳定度频率分布。结果指出：对年平均而言，采样密度对两地各类稳定度频率统计无影响，每日４次采样已足够。采样密度对冬季稳定度频率影响较大，应加密为每８８次采样即可满足精度要求。在精细研究稳定度频率的日变化时，应以每日２４次采样为宜。为保证稳定度频率统计的正确和环境评价的精度，确定合宜的污染物排放时间，对不同的研究问题，应取不同的采样密度。     

成都近十年大气稳定度综合研究

按新颁国家标准ＧＢ／Ｔ－１３２０１－９１中规定的稳定度分类法，统计了成都近十年的大气稳定度频率，研究了其分布特点和变化规律，并探讨了变化原因。对新标准中的日夜分界及δ取值法提出了相应的建议和简化意见     

一种基于卷积的正弦波频率稳定度测量方法

提出了通过离散卷积实现对频率稳定度的测量,介绍了该方法的原理和实现过程,并且与通用的硬件频率测量仪器进行比较,结果表明,与仪器测量频率稳定度的方法相比,此方法灵活简单,测量精度和仪器测量结果一致性较好.     

地形对南北低空气流重力惯性波稳定度的影响

在南北向低空急流下,通过简单二层模式讨论地形起伏对重力惯性波的影响,研究指出:(1)存在一个对重力惯性波稳定度无影响的函数和不产生不稳定重力惯性波地形函数;(2)地形起伏越大,不稳定重力惯性波越强;(3)无论南风或北风基流,都是南坡比北坡更有利于产生不稳定重力惯性波。最后,通过实例计算表明,动力分析结果与实况有较好的一致性。     

2005-2014年北京市主要城建区热岛强度时空格局分析

本文利用LANDSAT-8数据计算距离加权不透水面聚集密度,以城市聚类算法提取北京市主要城建区范围。并用2005-2014年MODIS 8天合成地表温度产品,以主要城建区面积150%的周边区域作为边缘区,计算城建区与边缘区平均温度差值为热岛强度;分析北京市主要城建区热岛强度年内时序变化;依据地表温度与当月平均热岛强度对热岛强度进行等级划分,统计不同热岛强度等级出现频率,分析其空间分布特征及与不透水面聚集密度的相关性。结果表明：（1）年内1-12月热岛强度随边缘区平均温度变化显示较好的规律性,白天为逆时针分布,夜间为顺时针分布;（2）白天热岛强度等级以2、3级为主,春、夏季中南部为三级热岛强度高发区;夜间呈现由外围向中心的“环状递增”特征,高等级热岛强度出现的频率由外围向中心不断递增;（3）不透水面聚集密度对白天不同等级热岛强度出现频率影响显著,1-4级热岛强度出现频率,随不透水面聚集密度增加而增加,不透水面聚集密度达到50%后的影响趋于减弱。     

遏制非法居住区的蔓延——莱索托城市边缘区土地管理的突出问题及改革的措施

随着发展中国家经济的快速发展,城市建设无论在规模上还是在速度上都出现了前所未有的局面,土地的城市化进程不断加快,城市建设逐渐从城市中心以放射状或环状的形式向城市边缘区拓展,并且显现出由近郊向远郊发展的趋势。因此,土地的经济属性和社会属性逐渐被群众所认识与重视。但由于这种土地管理体制的不健全和土地战略规划的落后,致使发展中国家城市边缘区的土地利用仍处于一种无序低效的利用状态,各种问题层出不穷,尤其是土地权属不明确、非法居住区的蔓延现象特别严重,严重制约了城乡统筹发展和城市化的进程。为此,本文依据莱索托城市边缘区土地管理问题的成功经验,结合我国的情况,提出解决非法居住区蔓延的措施,意在为我国城市边缘区的土地管理提供借鉴。     

水准网平差中相对稳定度函数和基准定权问题

本文从理论上阐明用不变量导出的相对稳定度函数或其比值作为点在基准中的份量是符合对基准选择之要求的。从而,使带权基准平差的结果更切合所研究问题的实际和需要。     

独立变量频率法计算P—T大气稳定度频率及其误差分析与订正

本文把确定大气稳定度的因子:太阳高度角、云量和风速看作相互独立的变量,并用韦伯分布拟合风频,通过计算三个独立变量的频率的方法计算大气稳定度频率。成都地区实例计算表明,该法与传统的P-T法统计结果十分吻合,但却具有所需资料少,计算工作量小等明显优点,通过对该法的误差进行分析,提出合理的订正方法,得出精确的订正结果。并提出更精确的三参数风频拟合设想。通过与传统P-T法比较,指出了传统P-T法风速分级与实测风速整数取值之间的矛盾,给出了切实可行的解决方法。     

城市热岛效应的分析

本文从大气热力——动力学方程组出发,分析了城市加热作用和摩察作用引起的热岛环流特征,讨论了环流的强度和温度空间分布与背景大气稳定度和平均风速的关系。本文的结果可以解释城市白天的某些气象现象。     

中国大城市的城市组成对城市热岛强度的影响研究

城市的快速扩张诱发并加剧了城市热岛效应,对人类健康和生存发展提出严峻挑战,因此,探索城市组成对城市热岛的影响具有重要意义。本研究在传统城市热岛影响因子的基础上,重点分析城市组成与城市热岛的关系。以13个中国大城市为研究区,利用2015年夏季（6-8月）白天和夜间的MODIS LST数据计算城市热岛强度,并结合土地覆盖数据、人口、区位和气象数据,分析热岛强度和城市地表组成、地表空间格局、人口和区位4类因子的关系。研究结果表明：中国的13个大城市均存在不同程度的热岛效应,城市白天的热岛效应比夜间显著。影响城市白天热岛强度的主要因子为城市建筑用地和林地面积比例、城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和人口密度。城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和林地斑块密度是夜间热岛强度的主要影响因子。城市建筑用地面积和乡村林地面积的增加会导致城市热岛情况的加剧,而通过调节城市地表空间格局（减少平均建筑用地斑块面积和降低建筑用地斑块聚集度）可以更好地降低城市地表温度,减缓城市热岛效应。     

成都城市发展对热岛强度影响的主成份回归分析

本文对成都市总人口、建成区面积等11个因子、作了主成份回归L-S估计和M-估计,讨论了成都城市发展对“热岛”强度的主要影响因子。结果表明,城区房屋建筑面积及总人口数是影响城市气候(气温)的主要因子,其次为城市人口总户数、建成面积等。 文中,对回归方程进行了拟合计算,回归效果比较满意(尤其是稳健回归)。     

2005-2016年北京中心城区热岛时空格局及影响因子多元建模

城市热岛效应作为城市范围的一种典型气候特征,在近年来受到了广泛的关注。了解城市热岛时空演变及形成原因对缓解城市热环境和提高人居舒适性有着重要意义。以北京市中心城区为例,首先,基于Landsat卫星2005、2010、2016年的热红外影像数据反演得到地表温度,采用均值标准差方法对地表温度进行划分得到多等级的热岛强度,分析城市热岛的空间格局和随时间的演变规律;其次,提取不透水层、植被、裸土和水体4种典型地物类型,统计不同年份下各热岛强度之间的转移信息并计算相关的热力景观格局指数;接着,依据离市中心的距离将中心城区分为30级缓冲区,统计分析每一级缓冲区内各地物类型的面积比例与热岛强度信息。最后,以各地物类型的统计数据,结合离市中心的距离,建立各影响因子与热岛强度之间的多元关系模型,综合分析地物类型和市中心的距离变化对城市热岛的影响。结果表明：北京中心城区整体热岛强度呈逐年增长的趋势,高等级热岛强度的热力斑块面积逐步扩张,热力景观类型的多样性随时间推移呈下降态势。不透水层对热岛强度的影响较大,具体表现为不透水层盖度越高,热岛强度越大;热岛强度随离市中心距离的增大逐渐降低。     

北京城市建筑密度分布对热岛效应的影响研究

“热岛效应”是现代城市气候的主要特征之一,本文基于高分辨率遥感影像,通过人工目视解译获取了北京市五环内的不同建筑密度区,进而结合遥感反演获得的地表温度数据,分析了城市建筑密度分布与城市热岛效应及其变化之间的关系。结果表明,北京市五环内的建筑以中密度区为主,高密度区次之,各建筑密度区在不同环线之间的分布也有较大差异。高密度区主要分布在二环以内,中密度和低密度建筑区主要分布在二、三环之间,高层建筑区总体分布较少,主要分布在二、三环和三、四环之间。城市建筑区的地表温度与建筑密度呈现显著正相关关系,城市建筑密度越大,其地表平均温度就越高,北京市高密度区的平均温度达到30.5 ℃,而高层建筑对热岛强度具有一定的缓解作用,北京高层建筑区的平均温度为28.32 ℃,比高密度区低2.18 ℃。从热岛强度变化来看,总体上高密度区、中密度区和低密度区的热岛强度均为增强的趋势,其中高密度区热岛强度增加的幅度最大,热岛强度增加了0.56 ℃,只有高层建筑区的热岛强度表现为减弱趋势,热岛强度降低了0.07 ℃。     

北京市热岛效应时空变化的HJ-1B监测分析

 本文利用2008-2011年HJ-1B/CCD可见光-近红外数据,以及HJ-1B/IRS热红外数据,采用遥感算法反演北京市地表温度,并用MODIS地表温度产品对反演结果进行了初步验证。同时分析了北京市热岛效应的年际、年内变化趋势。另利用热场变异指数分析其空间分布特征,以及NDVI、NDBI与城市下垫面对热岛效应的影响。结果表明:(1)2008-2010年北京市热岛强度总体呈上升趋势,2011年有所缓解,4年热岛强度分别为:5.2℃、5.2℃、9.2℃、8.2℃;(2)北京市2010年四季存在明显热岛现象,夏季最强,春、秋次之,冬季最弱,四季热岛强度分别为8.2℃、9.4℃、9.2℃、4.3℃;(3)2008-2011年北京市热岛空间分布特征表明,房山区和大兴区的南部热岛效应逐年缓解,2011年昌平区热岛效应比前3年明显,植被和水体形成城市冷岛;(4)地表温度与NDVI呈明显负相关,与NDBI呈正相关,城市热岛效应与下垫面类型存在明显相关性。     

等间距法和均值标准差法界定城市热岛的对比研究

利用ASTER数据反演地表温度,采用等间距法和均值-标准差法,将研究区温度场分别划分为4级、5级、6级,并根据热岛区的界定进一步将4级、6级细分为4级(a)、4级(b)、6级(a)和6级(b)。在此基础上,对两种方法从城市热岛数量结构差异、热岛空间分布及细节表达等方面进行了系统对比分析。结果表明:两种方法所界定热岛的面积百分比随着分级数不同均出现跳跃现象,趋势基本一致。但就热岛强度而言,均值-标准差法对分级数的敏感性较等间距法小,在热岛的空间分布和温度变异的细节表现力等方面,均值-标准差法也优于等间距分级法。因此,综合来看,均值-标准差法是城市热岛界定的较适合方法。均值-标准差法以地表温度相对于平均温度的变异程度为依据进行热场划分,在多时相城市热岛演变、对比等研究中,一定程度上可以避开时相的差异。     

河谷型城市热岛空间分布格局演变及对策——以西宁市区为例

城市热岛效应直接反映着城市的气候特征,这对于研究由城市化发展与环境改变引起的城市气温的变化及保护城市的生态环境具有重要的现实意义。本文利用LandsatTM影像、气象台站资料,基于GIS的空间分析技术及单窗算法,对河谷型城市西宁市的地表温度进行反演,分析了地表温度与NDVI、NDBI的空间对应关系。结果表明:西宁市存在明显的城市热岛效应,热场分布及延伸与西宁市空间扩展布局相一致,热岛范围呈逐年增长的趋势;低、中温区的热岛面积大幅度减少,高温区的热岛范围显著增加;热岛效应冬季最强,夏季次之,秋季有明显减弱的趋势。在河谷型城市的空间格局上,地表温度与NDVI呈负相关关系、与NDBI呈正相关关系。最后,依据热岛时空演化、成因分析和策略研究的思路,从不同角度提出了缓解城市热岛效应的措施和对策,为未来西宁市热环境的改善提供科学参考和决策支持。     

长沙市热岛效应时空特征变化研究

本文基于1991-2015年长沙市9景Landsat TM/ETM影像,采用单窗算法反演了长沙市建成区的地表温度,提取了土地利用/覆盖类型,并结合相关资料对长沙市热岛效应时空变化特征以及城市热环境与城市土地利用/覆盖变化之间的关系进行了分析。结果表明长沙市热岛范围随着建成区范围的扩大不断增大,并且热岛的时空演变与建成区扩大的趋势一致：1991-1996年,长沙市热岛向东发展迅速,截至1996年东部热岛面积增加达53.54 km² ;1996-2003年,受城市建成区扩展影响,热岛向西部延伸,增加面积达39.88 km²;2003-2007年,建成区热岛向西部、南部加速发展,热岛增加总面积达33.55 km²;2007年后,长沙市建成区与热岛范围开始向东、西、南、北4个方向全面扩展。此外,建成区土地利用/覆盖情况发生了很大的变化,大量绿地转变为建设用地和耕地,极大地影响了地表温度的空间分布,各土地类型之间的温度差异显著缩小,水体良好的吸热性能明显地体现出来,建筑用地和裸地则对地表温度的贡献显著增大。